现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
Excel是一个功能强大的电子表格软件,它能够处理数据、执行计算、创建图表以及进行数据分析。无论你是专业的数据分析师还是普通的办公室工作人员,掌握Excel数据分析技能都是至关重要的。在本文中,我们将带你从入门到精通Excel数据分析。
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测,但大多是用Excel。事实上,Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式,然后向下拖动复制。在本文中,我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型,最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中,我们用Python构建了一个抵押计算器。
大家好,本节主要是通过Excel和Access表的简单对比,来了解Access中表的一些基本概念(对Access有基础的可以跳过)。
Pandas作为大数据分析最流行的框架之一。用好Pandas就像大数据工程师用好SQL用好Excel一样重要。如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具,大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。
1、两列数据查找相同值对应的位置 =MATCH(B1,A:A,0) 2、已知公式得结果 定义名称=EVALUATE(Sheet1!C1) 已知结果得公式 定义名称=GET.CELL(6,Sheet1!C1) 3、强制换行 用Alt+Enter 4、超过15位数字输入 这个问题问的人太多了,也收起来吧。一、单元格设置为文本;二、在输入数字前先输入' 5、如果隐藏了B列,如果让它显示出来? 选中A到C列,点击右键,取消隐藏 选中A到C列,双击选中任一列宽线或改变任一列宽 将鼠标移到到AC列之间,等鼠标变为双竖线
自从学了Python后就逼迫自己不用Excel,所有操作用Python实现。目的是巩固Python,与增强数据处理能力。
本文实际涵盖了15个Excel常用函数,但是按照分类只分了十类。 很难说哪十个函数就绝对最常用,但这么多年来人们的经验总结,一些函数总是会重复出现的。 这些函数是最基本的,但应用面却非常广,学会这些基本函数可以让工作事半功倍。 SUM 加法是最基本的数学运算之一。函数SUM就是用来承担这个任务的。SUM的参数可以是单个数字、一组数字,因此SUM的加法运算功能十分强大。 统计一个单元格区域: =sum(A1:A12) 统计多个单元格区域: =sum(A1:A12,B1:B12) AVERAGE 虽然Avera
最近,很多初学Power BI的朋友跟我说,Power BI用起来挺麻烦的,很不习惯啊,比如,想看一列数的总和都看不到……
好不容易学了一门编程语言 Python,又懂一点 Excel 操作,感觉自己无所不能了。直到有一天遇到了凑数最优问题,看似很简单,但始终无法解决。
在上一篇讲了几个常用的“Pandas”函数之后,今天小编就为大家介绍一下在数据统计分析当中经常用到的“Pandas”函数方法,希望能对大家有所收获。
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
Excel数据处理,我们前文有了解到数据条的应用,行列转置,报错提醒,批量处理数据格式,多表输入相同表头,以及隐藏功能。那excel还有哪些数据处理方式供我们学习呢?我们继续往下看。
在日常工作中,我们经常遇到这样的情况:需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是,Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数,包括一些实用的示例和高级技巧。
有很多时候,需要对某一类数据进行汇总,如产品分类为Technology的订单的总销售额为多少,如下:
之前写过CRF的详解,只是为了让大家详细了解下原理,但是那种是没有优化的,速度很慢。在实际应用中,还是需要用到batch,也就是需要用到GPU的,那么此时并行计算就变得极为重要。在研究到一定的程度上,困住你的不是算法本身,而是时间。同一件事,当然是越快越好。此时困住你的就是加速问题。
故这次我们将利用Python的一些基本绘图库、计算库、操作Word库等库去实现我们这次的自动化Word生成程序。最终生产的Word效果如下:
前一阵在写很多sql及类sql语句,发现自己的记忆力可以说是相当烂了,上午刚查过插入语句怎么写,下午就忘记了需要重新查,,而且隐隐约约的有点强迫症??只要记得不是特别清晰,就需要去重新查,看,记一遍,十分浪费时间,因此在这里将自己用到的sql语句记下来,方便后续的查找!!
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
这里可以单独查看其中的内容 data['nick'],计算其中的大小则使用 data['nick'].value_counts()。
作为一个Excel用户,我有时候很难回忆起公式的名称以及他们的工作原理,所以最终我浪费时间在百度或谷歌上搜索。
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下: 第1天学习了Python的基本页面、操作,以及几种主要的容器类型; 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习(点击查看): 第1天:谁来给我讲讲Python? 第2天:再接着介绍一下Python呗 【第3天:Numpy你好】 【第4天:欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下: 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
Excel提供了近20个支持在参数中使用通配符的工作表函数,本文将对这些函数进行介绍,更详细的信息可以参考Microsoft关于这些函数的帮助文档。
导读:Pandas是Python数据分析的利器,也是各种数据建模的标准工具。本文带大家入门Pandas,将介绍Python语言、Python数据生态和Pandas的一些基本功能。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
Excel与Python都是数据分析中常用的工具,本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作!
在SQL中,函数和操作符是用于处理和操作数据的重要工具。SQL提供了许多常用的函数和操作符,包括聚合函数、字符串函数、数学函数、日期函数、逻辑运算符、比较运算符等等。本文将主要介绍SQL中的聚合函数,并给出相应的语法和示例。
在本系列中,大部分内容都是在阐述特定数组公式如何工作的逻辑,但是假设你有一个大型的数组公式,却不知道它是如何工作的,你该怎么办?你已经学到了许多技术,弄清楚为什么一个公式正在做它该做的事。
分析公司DarkHorse Analytics 从美国劳工统计处获得数据,并制作了这张二十四小时会唿吸的地图,显示曼哈顿的工作与在宅人口。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
在第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
在数据分析的时候,一般首先要对数据进行描述性统计分析(Descriptive Analysis),以发现其内在的规律,再选择进一步分析的方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布、以及一些基本的统计图形,常用的指标有均值、中位数、众数、方差、标准差等等。 》》接下来我们讲讲在Excel2007中完成描述性统计分析。 一、案例场景 某网站的专题活动积累了一定访问数据后,需要统计流量的的均值、区间,以及给出该专
对金融产品进行台账管理,基础数据表如黄色框所示(上图左边表格)。为了快速查找出不同产品的费用,需要达到上图右边表格里的效果:机构,利率档和期限可以从下拉列表中选择,选好以上三个条件后,相应的费用就会自动显示出来。
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究,你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
这篇笔记适合机器学习初学者,我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组,故开始入门机器学习,希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程,但都不让人满意,是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程,但我在DC学院上看到了这门课程,而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容,虽然不是很详细,但能够系统的学习,窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了,也就进入了门槛,但要想取得不错的成绩,那还需努力,这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容,但不要害怕,都是基础内容,不要对数学产生恐慌,因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
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前段时间用tableau做了可视化大屏,大家有的说说没学过tableau,有的说不会做,但就是觉得很炫。
尽管Excel在职场和学术界非常流行,但对于一些高级的统计分析、数据可视化、大规模数据处理等任务,可能需要更专业的软件或编程语言,如R、Python、SAS或Stata。此外,对于特定的行业或研究领域,可能会有其他更适合的工具和平台。
前2篇分别系统性介绍了numpy和matplotlib的入门基本知识,今天本文自然是要对pandas进行入门详细介绍,通过本文你将系统性了解pandas为何会有数据分析界"瑞士军刀"的盛誉。
本文介绍基于Python语言,读取Excel表格文件数据,并将其中符合我们特定要求的那一行加以复制指定的次数,而不符合要求的那一行则不复制;并将所得结果保存为新的Excel表格文件的方法。
Pandas是一个Python数据分析库,它为数据操作提供了高效且易于使用的工具,可以用于处理来自不同来源的结构化数据。Pandas提供了DataFrame和Series两种数据结构,使得数据操作和分析更加方便和灵活。本文将介绍Pandas的一些高级知识点,包括条件选择、聚合和分组、重塑和透视以及时间序列数据处理等方面。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX,但是除了最简单的基础聚合运算以外,其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且,你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验,典型的情况会是:你精心制作的一个 Power BI 报告初稿,会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
相信不少人看到标题,立即嗤之以鼻,VLOOKUP 谁不会?是的,大家都会,但用的好的人不多。相信我,这篇文章一定可以算得上通俗易懂,又有深度的一篇文章,熟练掌握本文所讲内容,一定会在日常 Excel 处理时如鱼得水。
在《Excel公式技巧50:根据条件来排序》中,我们基于指定的一个条件对数据进行排序,所举示例为给不同区域的员工按销售额从大到小的顺序排序,结果如下图1所示。
Pandas是数据处理和数据分析中最流行的Python库。本文将为大家介绍一些有用的Pandas信息,介绍如何使用Pandas的不同函数进行数据探索和操作。 包括如何导入数据集以及浏览,选择,清理,索引,合并和导出数据等常用操作的函数使用,这是一个很好的快速入门指南,如果你已经学习过pandas,那么这将是一个不错的复习。
Excel可以说是MS Office系列中最神奇也最重要的软件。小白用户或许并不了解,但对专业职场人士,特别是金融从业者而言,Excel就是分析数据快准狠的不二选择。别再傻傻地用鼠标点来点去啦,用这1
大家好,我是皮皮。其实这个pandas教程,卷的很严重了,才哥,小P等人写了很多的文章,这篇文章是粉丝【古月星辰】投稿,自己学习过程中整理的一些基础资料,整理成文,这里发出来给大家一起学习。
Excel可以说是MS Office系列中最神奇也最重要的软件。对于专业的职场人士,工作中经常需要用到Excel来分析数据。亲们别再傻傻地用鼠标点来点去啦,用这10个基本技巧来提高工作效率,让你做Excel事半功倍。
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